package solution.design;

import java.util.Comparator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.PriorityQueue;

/**
 * @author zhangmin
 * @create 2021-10-20 11:24
 *
 * 设计问题--单调队列
 * 本算法基于问题的一个重要性质：当一个元素进入队列的时候，它前面所有比它小的元素就不会再对答案产生影响。
 */
public class MonotonicQueue {

    LinkedList<Integer> queue=new LinkedList<>();

    //队列尾部插入元素
    public void push(int n) {
        // 将小于 n 的元素全部删除,这样就在每次插入元素的时候将前面比他小的拍扁，保证队列是降序的
        while (!queue.isEmpty()&&queue.getLast()<n)
            queue.pollLast();
        queue.addLast(n);
    }
    //获得队列中最大值
    public int max() {
        return queue.getFirst();
    }
    //取出队列元素
    public void pop(int n) {
        //只有在去除的元素还在队列中，没有被拍扁时需要删除
        if (n==queue.getFirst())
            queue.pollFirst();
    }



    /*===========================================================================================================================
     * 239. 滑动窗口最大值
     * 给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。
     * */
    public int[] maxSlidingWindow1(int[] nums, int k) {
        MonotonicQueue win=new MonotonicQueue();
        List<Integer> res=new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (i<k-1){
                win.push(nums[i]);
            }else {
                // 窗口向前滑动，加入新数字
                win.push(nums[i]);
                res.add(win.max());
                win.pop(nums[i-k+1]);
            }
        }
        int[] r=new int[res.size()];
        for (int i = 0; i < res.size(); i++) {
            r[i]=res.get(i);
        }
        return r;
    }

    //使用优先队列
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        int n=nums.length;
        //在优先队列中存储二元组(num,index)，表示元素 num 在数组中的下标为 index。
        PriorityQueue<int[]>pq=new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>() {
            @Override
            public int compare(int[] o1, int[] o2) {
                return o1[0]!=o2[0]?o2[0]-o1[0]:o2[1]-o1[1];
            }
        });
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            pq.offer(new int[]{nums[i],i});
        }
        int[] res=new int[n-k+1];
        res[0]=pq.peek()[0];
        for (int i = k; i < n ; i++) {
            pq.offer(new int[]{nums[i],i});
            //每当我们向右移动窗口时，我们就可以把一个新的元素放入优先队列中，此时堆顶的元素就是堆中所有元素的最大值。然而这个最大值可能并不在滑动窗口中，
            //这个值在数组 nums 中的位置出现在滑动窗口左边界的左侧。当我们后续继续向右移动窗口时，这个值就永远不可能出现在滑动窗口中了，我们可以将其永久地从优先队列中移除。
            //我们不断地移除堆顶的元素，直到其确实出现在滑动窗口中。此时，堆顶元素就是滑动窗口中的最大值。
            while (pq.peek()[1]<=i-k){
                pq.poll();
            }
            res[i-k+1]=pq.peek()[0];
        }
        return res;
    }
}
